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python 处理超大文件_python 大文件处理

python 大文件处理

1、生成器 处理超大文件

        当处理超大文件时,使用生成器可以避免将整个文件读入内存中,从而减少内存占用,提高程序的效率。

        生成器是一种特殊的迭代器,可以通过函数来生成一系列的值,而不需要一次性生成所有值。在处理超大文件时,我们可以编写一个生成器函数来逐行读取文件,然后将每行数据作为生成器的一个值返回。

        以下是一个示例代码,展示如何使用生成器处理超大文件:

  1. def read_large_file(file_path):
  2. """
  3. 生成器函数,逐行读取超大文件
  4. """
  5. with open(file_path, 'r') as f:
  6. for line in f:
  7. yield line.strip().split(',') # 将每行数据以列表形式返回,去除换行符和分隔符
  8. # 使用生成器函数逐行读取超大文件
  9. for row in read_large_file('large_table.csv'):
  10. # 处理每行数据
  11. pass

2、生成器 处理超大excel文件

        处理超大 Excel 文件的方法与处理超大表格文件类似,也可以使用生成器来逐行读取数据,避免将整个文件读入内存中。不过需要使用一些第三方库来处理 Excel 文件,例如 openpyxlxlrd 等。示例代码:

  1. import openpyxl
  2. def read_large_excel(file_path):
  3. """
  4. 生成器函数,逐行读取超大 Excel 文件
  5. """
  6. workbook = openpyxl.load_workbook(file_path)
  7. worksheet = workbook.active
  8. for row in worksheet.iter_rows(values_only=True):
  9. yield row
  10. # 使用生成器函数逐行读取超大 Excel 文件
  11. for row in read_large_excel('large_file.xlsx'):
  12. # 处理每行数据
  13. pass

        代码中,使用 openpyxl 库来读取 Excel 文件,并通过 iter_rows 方法逐行读取数据。values_only=True 参数表示只返回单元格的值,而不包括格式等其他信息。

        注意:openpyxl 是一个比较大的库,如果只是处理简单的 Excel 文件,建议使用 xlrd 等轻量级库来读取数据。此外,对于非常大的 Excel 文件,可能需要使用专业的数据处理工具来处理,例如 Apache Spark 等。

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